package leetcode.editor.cn;//运用你所掌握的数据结构，设计和实现一个 LRU (最近最少使用) 缓存机制 。
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// 实现 LRUCache 类： 
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// LRUCache(int capacity) 以正整数作为容量 capacity 初始化 LRU 缓存 
// int get(int key) 如果关键字 key 存在于缓存中，则返回关键字的值，否则返回 -1 。 
// void put(int key, int value) 如果关键字已经存在，则变更其数据值；如果关键字不存在，则插入该组「关键字-值」。当缓存容量达到上
//限时，它应该在写入新数据之前删除最久未使用的数据值，从而为新的数据值留出空间。 
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// 进阶：你是否可以在 O(1) 时间复杂度内完成这两种操作？ 
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// 示例： 
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//输入
//["LRUCache", "put", "put", "get", "put", "get", "put", "get", "get", "get"]
//[[2], [1, 1], [2, 2], [1], [3, 3], [2], [4, 4], [1], [3], [4]]
//输出
//[null, null, null, 1, null, -1, null, -1, 3, 4]
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//解释
//LRUCache lRUCache = new LRUCache(2);
//lRUCache.put(1, 1); // 缓存是 {1=1}
//lRUCache.put(2, 2); // 缓存是 {1=1, 2=2}
//lRUCache.get(1);    // 返回 1
//lRUCache.put(3, 3); // 该操作会使得关键字 2 作废，缓存是 {1=1, 3=3}
//lRUCache.get(2);    // 返回 -1 (未找到)
//lRUCache.put(4, 4); // 该操作会使得关键字 1 作废，缓存是 {4=4, 3=3}
//lRUCache.get(1);    // 返回 -1 (未找到)
//lRUCache.get(3);    // 返回 3
//lRUCache.get(4);    // 返回 4
// 
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// 提示： 
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// 1 <= capacity <= 3000 
// 0 <= key <= 10000 
// 0 <= value <= 105 
// 最多调用 2 * 105 次 get 和 put 
// 
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import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

//leetcode submit region begin(Prohibit modification and deletion)
class LRUCache {
    class Entry {
        int key, value;
        Entry after, before;

        Entry(int key, int value) {
            this.key = key;
            this.value = value;
        }
    }

    //以正整数作为容量 capacity 初始化 LRU 缓存
    Map<Integer, Entry> cache;
    Entry head;//最久未使用
    Entry tail;//最近使用
    int capacity;

    public LRUCache(int capacity) {
        cache = new HashMap<>(capacity);
        this.capacity = capacity;
    }

    // int get(int key) 如果关键字 key 存在于缓存中，则返回关键字的值，否则返回 -1
    //["LRUCache", "put", "put", "get", "put", "get", "put", "get", "get", "get"]
//[[2], [1, 1], [2, 2], [1], [3, 3], [2], [4, 4], [1], [3], [4]]
    public int get(int key) {
        if (cache.containsKey(key)) {
            //使用过需要放置末尾。先移除再put
            put(key, remove(key));
            return cache.get(key).value;
        }
        return -1;
    }


    public void put(int key, int value) {
        //如果关键字已经存在，则变更其数据值；
        if (cache.containsKey(key)) {
            remove(key);
        }else if (cache.size() == capacity) {
            remove(head.key);
        }
        Entry node = new Entry(key, value);
        //更新最近使用元素

        if (head == null || tail == null) {
            head = node;
            tail = node;
            node.after = node;
            node.before = node;
        }else{
            node.before = tail;
            tail.after = node;
            tail = node;
        }

        // 如果关键字不存在，则插入该组「关键字-值」。
        // 当缓存容量达到上限时，它应该在写入新数据之前删除最久未使用的数据值，从而为新的数据值留出空间。

        cache.put(key, node);


    }

    //返回异常元素的val
    private int remove(int key) {
        if (cache.containsKey(key)) {
            Entry node = cache.get(key);
            if (node == head && node == tail) {
                head = null;
                tail = null;
            } else {
                if (node == head) head = node.after;
                else node.before.after = node.after;
                if (node == tail) tail = node.before;
                else node.after.before = node.before;
                node.after = null;
                node.before = null;
            }
            cache.remove(key);
            return node.value;
        }
        return -1;
    }
}

/**
 * Your LRUCache object will be instantiated and called as such:
 * LRUCache obj = new LRUCache(capacity);
 * int param_1 = obj.get(key);
 * obj.put(key,value);
 */
//leetcode submit region end(Prohibit modification and deletion)
